訪問者はいるのに、なぜ売れない？商品ページが答えられなかった最後の質問

お客様は離れる直前に、ひとつ質問をします

商品ページを最後までスクロールして、そのまま出ていくお客様がいます。商品が気に入らなかったわけではありません。多くの場合、最後に浮かんだひとつの質問の答えが見つからなかったのです。質問は商品ごとに違っても、形はほぼ5つに収まります。

決済の直前にお客様が心の中で問う5つのこと

Q1・合うか「自分に合うかな？」サイズ、対応機種、肌タイプ、使用人数。対象があいまいだと最初に迷います。

Q2・いくら「結局いくら？」送料、追加オプション、設置費まで含めた最終金額です。

Q3・いつ「いつ届く？」必要な日があるお客様にとっては、これがすべてです。

Q4・もしも「合わなかったら？」交換・返品の条件、期間、費用です。

Q5・信頼「信じていい？」自分と似た人のレビュー、販売者情報、問い合わせ方法です。

5つの質問のうちひとつでも答えが見えないと、お客様は「また今度」を選びます。そして、その「今度」はなかなか来ません。

私が商品ページを見るとき最初にするのは、この5つの質問を持ってページを上から下までたどることです。商品の魅力は長く書かれているのに、Q1とQ4の答えはいちばん下の小さな文字にしかない、というケースが本当に多いのです。

答えが「あるか」より「どこにあるか」が大切です

答えはページのどこかにあるものの、お客様が質問を思い浮かべた瞬間には見えていない、ということがよくあります。下はネットショップの商品ページでよく見かける構成です。

質問が生まれる場所と、答えがある場所よくある構成の例

購入ボタンの近くお客様が「買おうか」を決める場所です。Q1〜Q4の短い答えはここに置きます。
機能紹介の部分「良い」という説明は多いのに、「誰に、どんな場面で」が抜けがちです。
ページの最下部交換・返品の条件がここにしかないと、探しに行く途中で疲れて離れてしまいます。

答えは質問が生まれる場所に置きましょう。下のお知らせに書いてあっても、読まれたとは限りません。

画像だけの商品ページなら、その答えは読まれないかもしれません

商品ページ全体を1枚の長い画像で作っているお店も多くあります。人の目には文字がよく見えます。でも画像の中の文字は、検索、拡大、翻訳、スクリーンリーダーが本物のテキストと同じようには扱えません。

Web アクセシビリティの国際基準である WCAG も、技術的に可能であれば、情報は文字画像ではなく実際のテキストで伝えるよう求めています。今はもうひとつ理由があります。ChatGPT や Gemini のような AI がお客様の代わりに先にページを読み、「これは返品できますか？」に答える場面が増えているからです。Google も、生成 AI 検索は公開されていてクロールできるコンテンツをもとに回答を作ると説明しています。

同じ商品ページの、2つの読まれ方

お客様の目画像の文字ですべて見える

「30日間返品無料」「iPhone 15〜17 対応」「2〜3日でお届け」

スクロールすれば答えが見つかります。

テキストとして読むと画像のファイル名しか残らない

detail_01.jpg detail_02.jpg 返品・対応機種・配送の情報なし

検索や AI には、この商品が何に合うのか、返品できるのかがわかりません。

デザインはそのままで大丈夫です。5つの質問の答えだけは、画像の横にもう一度テキストで書いておきましょう。

もうひとつ。返品ポリシーは Google の検索結果にも表示されることがあります。Google のドキュメントでは、ページのマークアップが難しい場合、Search Console や Merchant Center でアカウント単位の返品ポリシーを設定する方法も案内しています。両方を使う場合は Search Console の情報が優先されるそうです。

最後の質問を見つけるいちばんの近道：問い合わせ

最後の質問を推測する必要はありません。すでに問い合わせの中にたまっています。同じ質問を3回受けたなら、それは商品ページが答えられていない質問です。

01・集める直近の問い合わせ30件メール、チャット、商品Q&Aの最近の質問をそのまま書き写します。
02・分ける5つの質問に分類合うか、いくら、いつ、もしも、信頼のどれに当たるかを記します。
03・探すページ内の答えの位置答えがあれば、どこにあるか、テキストか画像かを書きます。
04・移す購入ボタンの近くへいちばん多い質問の答えを、短いテキストにしてボタンの近くに置きます。

問い合わせは30件で十分です。繰り返される質問をいくつか見つけるだけで、直す場所がはっきりします。

今日できる3分チェック

いちばん売りたい商品のページをひとつ開いてください。

1分・検索Ctrl+F で「返品」を検索Mac は Cmd+F です。見つからなければ、その情報は画像の中にしかありません。
1分・位置ボタンからのスクロール回数購入ボタンから送料と交換条件まで、何回スクロールするか数えてみましょう。
1分・対象「誰に合うか」の一文を探すこの商品が合わない人について書かれた文があるか見てみましょう。

手作業だとどこで行き詰まるか

商品ひとつなら、この方法でできます。でも商品ページが30あったらどうでしょう。ページごとに5つの答えがあるか、テキストとして読めるか、ChatGPT や Gemini がこの商品をどう理解しているかまで確かめると、1週間でも足りません。

この作業を AIOudit が代わりに行います。ページの URL を入れて、お客様がこのページを探す目的を選ぶと、その目的を基準に本文を読み、足りない答えとすぐ直せる文章を優先順位の順に示します。

ただし AIOudit は、商品の価格競争力、広告のターゲット、商品そのものの品質、ブランドの知名度は判断できません。そこは販売データとあわせて、ご自身で確認してください。

あなたのページがお客様と AI にどう読まれているか、AIOudit で診断してみてください。